Gli scienziati cinesi hanno addestrato un robot a giocare a tennis in modo innovativo

Gli scienziati cinesi hanno presentato un nuovo metodo per insegnare ai robot a giocare a tennis

Ricercatori della Cina hanno pubblicato i risultati dei test di una metodologia innovativa che consente ai robot di apprendere rapidamente e semplicemente le competenze fondamentali del tennis. Secondo la loro valutazione, ciò potrebbe rappresentare una svolta significativa sia nell’apprendimento automatico sia nella reale applicazione dell’IA – informa il sito New Atlas.

Perché le tecnologie tradizionali non funzionano
Nella maggior parte degli sport, incluso il tennis, i sistemi di cattura del movimento non sono ancora in grado di registrare i dettagli più minuti, come l'angolo del polso al momento dello swing. Sul campo dinamico tali sfumature sono critiche, mentre il controllo remoto si rivela inefficace.

Il problema si complica nel tentativo di estrarre le informazioni necessarie da registrazioni video multicanne tramite software IA (ad esempio Vid2Player3D di Nvidia). Si tratta di un “processo complesso” che richiede conoscenze approfondite e sforzi ingegneristici.

Cosa hanno proposto i ricercatori
Hanno creato il sistema LATENT, basato sulla cattura del movimento ma limitato solo agli elementi base della tecnica. Un tale sistema può funzionare con dati incompleti.

- Esperimento: per cinque ore sono stati raccolti dati sulle “abilità primitive” – colpi a destra/sinistra, spostamenti laterali e passi incrociati su una parte del campo.

- Questi dati sono stati elaborati dalle telecamere per creare un repertorio di “spazi di movimento” simili a quelli umani.

- Successivamente le abilità base sono state caricate in un robot umanoide G1 di Unitree (costo – 13 500 $).

Come impara il robot
Il sistema LATENT consente al G1 di riconoscere la palla in arrivo e, usando una racchetta, di rimbalzare attraverso la rete. Il successo è considerato raggiunto quando la palla atterra entro le linee bianche dell’altra metà del campo.

Il robot utilizza le abilità base per sperimentare angoli, tempi di reazione e scelta dei movimenti in diverse situazioni. La maggior parte dell’addestramento avviene in simulazione ad alta velocità.

Risultati
- 90 % di successo nei colpi a destra.

- ≈80 % – nei colpi a sinistra.

- I movimenti appaiono fluidi e agili, quasi come un vero tennista.

Sebbene il G1 non sia ancora pronto per partite ufficiali, ha già dimostrato progressi significativi nell’apprendimento del gioco.

Cosa significa per il futuro dei robot
Il metodo sviluppato consente ai robot di adattarsi rapidamente a situazioni complesse e dinamiche. Questo apre prospettive per compiti pratici che richiedono una risposta rapida a condizioni estreme – dal settore industriale alle operazioni di soccorso.

Il software LATENT è open source e disponibile su GitHub.